MatrixOne

实时数仓解决方案

实时数仓解决方案帮助企业获得极速洞见

企业面临的挑战

高并发写入压力大

在实时分析场景需求中,数据以高速、大量的方式流入,传统的数据库解决方案在处理这种大规模并发数据流时,常常会遇到性能瓶颈,无法及时地处理和存储这些数据,从而导致后续的数据处理链路均受制于写入能力。

数据预处理链路复杂

实时数据通常需要进行复杂的预处理和转换,以便适应后续的分析需求。这需要在数据流入的同时,就完成这些操作。传统的数据预处理方案基于外部中间件,需要手动创建及维护多条数据预处理链路,使用及管理较为复杂。

复杂查询耗时久

实时数据分析常常涉及到复杂的查询操作,这些操作需要在短时间内完成,并返回分析结果。然而,传统的数据库在处理这类查询时,常常因性能问题无法满足实时分析的需求,尤其在多表关联等复杂查询中面临很大挑战。

端到端实时性差

实时数据分析的全流程包括数据接入、预处理、存储、分析和结果反馈等步骤,这些步骤都需要实时完成,这对数据处理系统的整体性能和效率提出了极高的要求。基于传统数仓的多层分级架构难以完成分钟级甚至秒级的端到端实时性要求。

MatrixOne 解决方案

在物联网监控、欺诈检测、网络安全等数据规模很大,实时性要求非常高的数据服务场景下,传统数据仓库的分析性能会出现明显瓶颈。MatrixOne 作为一款超融合云原生数据库,通过高性能数据写入、内置流式数据转换、高性能分析查询能力及线性扩展能力,助力企业简单高效地实现端到端的全链路实时数据分析。

  • 高性能数据写入

    MatrixOne 支持高并发及大批量数据的写入,同时可以根据负载的变化动态地线性扩展写入能力。在支持海量写入的时候,还可以通过对计算资源组的配置,来确保海量写入获得独立扩展性的同时不会影响查询性能。

  • 内置实时数据转换

    MatrixOne 内置了强大的流计算引擎,可以在数据流入的同时,非常方便的用 SQL 实时地完成数据的预处理和转换,以满足后续的分析需求。同时在上游原始数据产生数据更新的时候可以实时同步到下游分析应用侧。

  • 高效复杂查询处理

    MatrixOne 采用了先进的并行计算及向量化执行技术,可以在短时间内完成上百亿行数据的复杂查询操作,并返回分析结果,这大大提高了实时数据分析的效率和响应速度。MatrixOne 也支持通用的 SQL 点查、批查、多表关联、子查询、窗口函数、CTE 等,开发门槛低。

  • 一站式实时数据处理

    MatrixOne 的实时数仓解决方案覆盖了实时数据分析的全流程,无论是数据接入、预处理、存储,还是分析和结果反馈,都可以在同一个数据库中短时间内完成。这大大简化了数据处理流程,提高了数据处理效率,实现了真正的端到端实时数据处理。

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